✅ Robotersimulation mit PyBullet – Simulation der Bewegungen von myCobot in einer virtuellen Umgebung.
✅ Imitation Learning Model Training – Dem Roboter beibringen, vordefinierte Aufgaben zu replizieren.
✅ Präzise Manipulationstechniken – Implementierung von Gelenkgeschwindigkeitskontrolle und inverser Kinematik für präzise Bewegungen.
✅ Echtzeitvisualisierung – Beobachten und Analysieren der Aktionen des Roboters in der Simulation.
]]>PyBullet-basiertes Imitationslernen für den Roboterarm myCobot 320
In den letzten Jahren hat sich das bestärkende Lernen von Robotern rasant weiterentwickelt, wobei sich Imitationslernen als vielversprechender Ansatz herausgestellt hat. Diese Methode ermöglicht es Robotern, Aufgaben durch Beobachtung menschlicher Demonstrationen zu erlernen, was ein intuitiveres Training insbesondere in komplexen Umgebungen ermöglicht. Um den Lernprozess zu vereinfachen, führt Sie diese Anleitung durch die Implementierung von Imitationslernen für den 6-DOF myCobot 320 M5Stack mit PyBullet.
Wofür wird PyBullet verwendet?
PyBullet ist eine Physiksimulationsbibliothek, die in der Robotik häufig zur Erstellung virtueller Umgebungen eingesetzt wird. Sie bietet Werkzeuge zur Simulation der Roboterphysik und ihrer Interaktionen mit der Umgebung.
myCobot-Steuerung mithilfe eines vortrainierten Imitation-Learning-Modells
In diesem Projekt verwenden wir ein vortrainiertes Imitationslernmodell, um myCobot in einer simulierten Umgebung zu steuern. Wir verweisen auf das GitHub-Open-Source-Projekt Simple Imitation Learning von Sicelukwanda Zwane, der technischen Support leistete. Darüber hinaus hat Geraud Nangue Tasse, ein wichtiger Unterstützer des Robot Learning Workshops , maßgeblich zu diesem Projekt beigetragen.
Hauptfunktionen und Implementierung:
✅ Robotersimulation mit PyBullet – Simulation der Bewegungen von myCobot in einer virtuellen Umgebung.
✅ Imitation Learning Model Training – Dem Roboter beibringen, vordefinierte Aufgaben zu replizieren.
✅ Präzise Manipulationstechniken – Implementierung von Gelenkgeschwindigkeitskontrolle und inverser Kinematik für präzise Bewegungen.
✅ Echtzeitvisualisierung – Beobachten und Analysieren der Aktionen des Roboters in der Simulation.
Projekteinrichtung: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
1. Einrichten der PyBullet-Simulation
Zuerst müssen wir den 6-Achsen-Roboterarm myCobot 320 in PyBullet laden und die physikalische Simulationsumgebung einrichten.
import pybullet as p
import pybullet_data as pd
import numpy as np
import time
# use PyBullet
client_id = p.connect(p.GUI)
p.setAdditionalSearchPath(pd.getDataPath())
p.setGravity(0, 0, -9.8)
# load 2 model a plane and a robot
plane_id = p.loadURDF("plane.urdf")
robot_id = p.loadURDF("mycobot_description/urdf/mycobot/mycobot_urdf.urdf", useFixedBase=True)
# set step
time_step = 1/240
p.setTimeStep(time_step)
Alternativ können Sie die Roboterarmsimulation einfach mit dem von Sicelukwanda Zwane geschriebenen Code testen.
pip install pybullet numpy
git clone https://github.com/Sicelukwanda/robot_learning_tutorial.gi
CD Roboter-Lern-Tutorial
python3 move_basic.py
2. Sammeln Sie Demonstrationsdaten
Beim Imitationslernen müssen wir eine große Menge an Demonstrationsdaten sammeln, darunter:
- Zustand – Gelenkwinkel und Geschwindigkeit des Roboterarms.
- Aktion – der Zielgelenkwinkel oder die Zielgeschwindigkeit des Roboterarms.
Hier verwenden wir Pybullet, um den Status des Roboterarms abzurufen und einige Demonstrationsaktionen mit einfachem Code zu definieren.
states = []
actions = []
for i in range(100):
joint_positions = [0, 0.3*np.sin(i/10), -np.pi/4, 0, np.pi/4, 0]
states.append(joint_positions)
actions.append(joint_positions) # In imitation learning, the ideal action is the correct state
p.setJointMotorControlArray(robot_id, range(6), p.POSITION_CONTROL, targetPositions=joint_positions)
p.stepSimulation()
time.sleep(time_step)
# save data
np.save("states.npy", np.array(states))
p.save("actions.npy", np.array(actions))
3. Training des Roboters
Wir müssen PyTorch installieren und mit dem Training eines neuronalen Netzwerkmodells beginnen.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# load
X_train = np.load("states.npy")
y_train = np.load("actions.npy")
# trans to PyTorch tensor
X_train = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32)
# load a simple network
class ImitationNetwork(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(ImitationNetwork, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(input_dim, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, output_dim)
)
def forward(self, x):
return self.model(x)
model = ImitationNetwork(input_dim=6, output_dim=6)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
loss_fn = nn.MSELoss()
# start training
epochs = 100
for epoch in range(epochs):
optimizer.zero_grad()
output = model(X_train)
loss = loss_fn(output, y_train)
loss.backward()
optimizer.step()
drucken(f"Epoche {Epoche+1}, Verlust: {loss.item():.4f}")
# speichern
torch.save(model.state_dict(), "imitation_model.pth")
4. Test
# Load your model
model.load_state_dict(torch.load("imitation_model.pth"))
model.eval()
for i in range(100):
joint_state = np.load("states.npy")[i]
input_tensor = torch.tensor(joint_state, dtype=torch.float32).unsqueeze(0)
predicted_action = model(input_tensor).detach().numpy().flatten()
p.setJointMotorControlArray(robot_id, range(6), p.POSITION_CONTROL, targetPositions=predicted_action)
p.stepSimulation()
time.sleep(time_step)
Da die Bewegung des Roboterarms nicht manuell erfasst, sondern mithilfe von Code generiert wird, mangelt es ihm an Authentizität, was die Lernergebnisse beeinträchtigt. Daher kann der 6-achsige Roboterarm myCobot 320 M5Stack im praktischen Lernen bessere Bewegungsdaten erfassen.
Zusammenfassung
Diese Anleitung zeigt, wie Sie PyBullet für Imitationslernen mit myCobot-Roboterarmen verwenden, einschließlich Datenerfassung und -validierung.
In der Praxis können Sie dieses Tutorial wie folgt erweitern:
✅Verwendung fortgeschrittenerer neuronaler Netzwerke (wie LSTMs) zur Verarbeitung von Zeitreihendaten.
✅Integration von Reinforcement Learning (RL), um Robotern die autonome Optimierung ihres Verhaltens zu ermöglichen.
✅Anwenden der erlernten Strategien auf einen echten myCobot-Roboterarm.
Sie können versuchen, die Aufgabenziele zu ändern, indem Sie myCobot beispielsweise komplexere Vorgänge wie Pick-and-Place durchführen lassen. Wir freuen uns, wenn mehr Nutzer und Maker die Roboter der myCobot-Serie erkunden, um innovative Projekte zu entwickeln und an unserer Fallsammlungsaktion teilzunehmen.
Schaltpläne
mycobot_320_urdf herunterladen
Code: data_collection.pyPython
import pybullet as p
import pybullet_data as pd
import numpy as np
import time
# use PyBullet
client_id = p.connect(p.GUI)
p.setAdditionalSearchPath(pd.getDataPath())
p.setGravity(0, 0, -9.8)
# load 2 model a plane and a robot
plane_id = p.loadURDF("plane.urdf")
robot_id = p.loadURDF("mycobot_description/urdf/mycobot/mycobot_urdf.urdf", useFixedBase=True)
# set step
time_step = 1/240
p.setTimeStep(time_step)
states = []
actions = []
for i in range(100):
joint_positions = [0, 0.3*np.sin(i/10), -np.pi/4, 0, np.pi/4, 0]
states.append(joint_positions)
actions.append(joint_positions) # In imitation learning, the ideal action is the correct state
p.setJointMotorControlArray(robot_id, range(6), p.POSITION_CONTROL, targetPositions=joint_positions)
p.stepSimulation()
time.sleep(time_step)
# save data
np.save("states.npy", np.array(states))
p.save("Aktionen.npy", np.array(Aktionen))
]]>
